以資料探勘技術發掘消費者之最適性產品項目

藉由資訊技術的支援，企業更能輕易地記錄、儲存消費者的交易資料、及分析消費者的消費傾向，使得企業有機會由傳統大量、單向的行銷方式，轉變成個人化、適性化與互動式的行銷方式，對改善企業與顧客之間的關係、提升顧客的忠誠度及擴展市場利基，都有顯著的影響。在本篇論文中，我們使用兩種資料探勘的技術，來發掘出消費者個人的最適性產品項目，以提供企業擬定最適性之行銷服務的參考資訊。首先，我們修改Apriori演算法，在可以減少一些不必要的計算情況之下，即可有效率地從消費者的交易資料中，發掘出消費者個人的最適性產品項目；再者，我們也提出一個簡易、快速分群化消費者之交易資料的方法，進而從消費者個人所屬於的群組中，發掘出消費者個人的最適性產品項目。